具備從Cell到Module全視覺制程全檢測能力

在玻璃切割或磨邊過程中，需要精確控制截面形狀和尺寸，避免出現裂紋、尖角、毛刺等。“以切割來說，如果將切割面放大數倍，就能夠看到細小的裂紋。這些缺陷可能因外部應力而爆片”。

檢測難點：除了要檢出極輕微起伏缺陷，還要精準區分出缺陷類型。“同樣是氣泡缺陷，閉口泡位于玻璃內部影響玻璃外觀，而開口泡位于玻璃表面可能引發爆片”

檢出內容：檢測區域5mm，崩邊、崩角、磨邊測量、切割測量；成像精度4.3μm/pixel；檢測/測量精度10μm

檢出效果：基于公司自主研發的LusterLVM工業領域通用視覺大模型，利用定制F.Brain算法進行模型訓練與調優、輔助標注、算法檢測，實現更精準的缺陷識別和細分，漏檢率<0.1%；過檢率<1%，稼動率≥99%

Module工藝段：點燈檢測

普通顯示屏的老化測試通常使用高溫老化爐即可，但車載屏的使用環境更為嚴苛，需適應全球范圍從極寒到酷熱的極端溫差條件。為確保屏幕在極端溫差下仍保持高性能，客戶不惜成本定制獨立產線，并采用凌云光自主研發的MODULE高低溫老化測試機。

該設備采用行業首創大腔體設計，在-40°C~+85°C寬溫范圍內，能夠精準控溫模擬環境，提供老化性能測試與評價。測試內容包括溫度、濕度等關鍵指標，循環測試時間長達6h，設備稼動率≥98%，全面快速驗證產品的可靠性、持久性和耐用性，而不會對產品造成損害。此前，行業內僅能在實驗室進行小腔體高低溫測試，而該設備填補了國內大腔體高低溫老化測試領域的空白，真正實現了產線應用。

此外，方案滿足車載廠生產數據保存6個月以上的要求，支持MES數據上拋及溯源，這些數據將被拋送到全球相關部門，用于分析設備性能，并在用戶端發現不良時進行回溯追查。

如果說智能工廠上半場是AOI設備入場，那么下半場則是AI+AOI全流程閉環的智能化實施。換句話說，這也是凌云光整體解決方案的真正價值所在——自研軟硬件技術，具有很好的兼容性。

客戶擁有柔性生產線，能夠應對來自終端客戶高度定制化的需求，生產出各種比例和形狀的顯示面板。每次換型不僅是更換面板規格，而是涉及到對生產線的重新排線和調整，這極其影響效率和質量穩定。反之，高效換型也意味著極高的生產能力。

凌云光基于大模型AI能力和原有的質量管理軟件構建了云邊端一體AI整體解決方案，實現了從數據收集到模型調整和部署流程的自動化，簡化切機流程，為客戶帶來成本節約、生產效率提升等顯著成效。

“目前，同一條產線已實現中小尺寸和大尺寸顯示屏的靈活生產，普通復雜度的玻璃品類切換通常需要4小時，AI換型可以縮短到1小時”。

方案整體運行后，自動化檢測配套實現了從人工到半自動/全自動化生產的轉變，有效化解了海外生產線質檢人力短缺與品質基準不統一的難題。在減輕客戶出海面臨的供應鏈管理壓力的同時，采購成本也大幅降低。